• 정보보호학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.719-728
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• 2019

최근 자동차, 자전거 등 '탈 것'을 공유하는 공유 모빌리티 사업 시장이 점점 커지고 있으며 많은 사업자가 다양한 서비스를 제공하고 있다. 공유 모빌리티의 보안 취약점으로 인해 정상적인 과금을 할 수 없다면 사업자는 사업을 지속 할 수 없으므로 보안에 허점이 있으면 안 된다. 하지만 공유 모빌리티 보안에 대한 인식과 이에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 국내 한 공유 자전거 업체를 선정하여 서비스 애플리케이션 로그에 노출된 보안 취약점을 분석했다. 로그를 통해 자전거 잠금장치의 비밀번호와 AES-128 알고리즘의 암호화 키를 쉽게 얻을 수 있었고, 소프트웨어 역공학 기법을 활용하여 잠금 해제를 위한 데이터 생성 과정을 확인했다. 이를 이용하여 100%의 성공률로 잠금장치를 해제하여 과금 없이 서비스를 사용할 수 있음을 보인다. 이를 통해 공유 모빌리티 사업에서 보안의 중요성을 알리고 새로운 보안 방안이 필요함을 시사한다.

• 한국인공지능학회지
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• 제10권1호
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• pp.27-32
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• 2022

As the need for eco-friendly transportation increases due to the deepening climate crisis, many local governments in Korea are introducing shared bicycles. Due to anxiety about public transportation after COVID-19, bicycles have firmly established themselves as the axis of daily transportation. The use of shared bicycles is spread, and the demand for bicycles is increasing by rental offices, but there are operational and management difficulties because the demand is managed under a limited budget. And unfortunately, user behavior results in a spatial imbalance of the bike inventory over time. So, in order to easily operate the maintenance of shared bicycles in Seoul, bicycles should be prepared in large quantities at a time of high demand and withdrawn at a low time. Therefore, in this study, by using machine learning, the linear regression algorithm and MS Azure ML are used to predict and analyze when demand is high. As a result of the analysis, the demand for bicycles in 2018 is on the rise compared to 2017, and the demand is lower in winter than in spring, summer, and fall. It can be judged that this linear regression-based prediction can reduce maintenance and management costs in a shared society and increase user convenience. In a further study, we will focus on shared bike routes by using GPS tracking systems. Through the data found, the route used by most people will be analyzed to derive the optimal route when installing a bicycle-only road.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권3호
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• pp.353-362
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• 2023

본 연구에서는 수원시에 도입되었던 dockless형 공유자전거인 모바이크의 이용자 빅데이터에 대한 이용현황 및 이용특성을 분석하고, 이에 대한 다중회귀분석을 수행하여 dockless형 공유자전거 이용수요 영향요인을 규명하였다. 분석을 위해 2019년 수원시의 dockless형 공유자전거 이용 데이터를 구득하였고, 이를 동별로 정리하였다. 동별로 선정된 영향요인의 특성을 분석한 결과, 자전거 이용수요가 많은 지역 또는 인접한 지역의 자전거도로 연장이 큰 것으로 나타났고, 10-30대 인구 수가 많은 것으로 나타났다. 또한, 자전거도로 정비율이 높고 택지지구 인근의 대규모 주거시설과 상업시설이 밀집된 지역과 인접 지역을 중심으로 공유자전거 이용이 많은 것으로 분석되었다. 다중회귀분석 모델 분석 결과, 자전거 겸용도로(비분리), 동별 10-30대 인구, 철도역 수, 상업시설 수, 산업시설 수, 초·중·고 학교 수가 dockless형 공유자전거 이용수요에 미치는 영향이 유효한 것으로 확인되었다. Dockless형 공유자전거 이용수요에 영향을 미치는 요인을 파악하여 시민이 dockless형 공유자전거를 이용하고 싶어 하는 환경을 조성할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 연구 결과는 향후 dockless형 공유자전거 이용 활성화를 위한 정책적 자료에 기여될 것으로 사료된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권2호
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• pp.157-166
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• 2020

최근 이슈가 되고 있는 스테이션 없는 공유자전거를 수원시가 전국 최초로 도입하여 운영을 했다. 수원시민을 대상으로 설문조사를 실시하여 만족도 분석을 통한 개선방안을 제시하였다. 분석결과 응답자 약 88 % 이상이 공유자전거를 인지하고 있고, 공유자전거 도입 정책 평가결과 90 % 이상이 긍정적으로 평가하였다. 하지만, 공유자전거 시민의식관련 항목은 만족도가 낮은 것으로 나타났다. 공유자전거 이용목적은 대중교통 연계, 통학, 개인용무, 업무, 쇼핑 통행 합의 비율이 74.4 %로 나타나 생활교통수단으로써 자리매김을 하고 있는 것을 확인 할 수 있다. 공유자전거 이용 이전 주이용 교통수단은 승용차, 지하철, 도보, 개인자전거, 버스 순으로 수단전환이 일어난 것으로 나타났는데 이는 지속가능한 도시구현에 있어 매우 유의미한 시사점을 제시한다. 공유자전거 이용 만족도의 차이는 직업, 연령대별로 차이가 있는 것으로 나타났다. 직업과 연령대별 공통적으로 결제방법과 이용 요금체계, 이용안내 및 홍보에 대해 유의한 만족도 차이가 있는 것으로 나타났다. 공유자전거 훼손에 대해서는 직업별, 대여·반납과 회원가입 절차는 연령대별로 유의한 만족도 차이가 있는 것으로 분석되었다. 연구결과를 바탕으로 신규 수요 발굴을 위한 다양한 정책 수립에 활용이 가능할 것으로 보이며, 이를 통해 스테이션 없는 공유자전거 이용활성화에 기여할 것으로 보인다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.861-866
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• 2022

서울시에서는 공유 자전거 시스템, "따릉이"를 2015년부터 도입, 운영하여, 교통량 감축과 대기오염 해소를 위해 노력하고 있다. 하지만 공유 자전거 시스템, "따릉이"의 운영전략 미훕으로 인해 많은 문제가 발생하고 있어 이를 해결하고자 다양한 연구들이 제시되고 있다. 이들 연구의 대다수는 수요와 공급의 불균형을 해결하고자 하는 전략적 "자전거 배치"에 집중되어 있으며 또한 이들 중 다수가 날씨나 계절과 같은 특징을 그룹화함으로써 수요를 예측하고 있다. 그리고 이전에는 이들 예측방법이 주로 시계열 분석을 기반으로 하고 있었으나 최근에는 딥러닝/머신러닝으로 수요를 예측하는 연구들이 속속 등장하고 있다. 본 논문에서는 기존에 제시된 다양한 특징들을 기반으로 하면서, 새로운 특징을 발견하고 선택된 특징들의 중요도를 비교, 이를 순서화함으로써, 보다 정확한 수요 예측이 가능함을 보인다. 그리하여, 우리는 기존의 딥러닝/머신러닝 및 시계열 분석을 그대로 사용하면서 비교적 정확한 결정계수를 획득하고 이를 이용해 개선된 수요예측이 가능하도록 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권7호
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• pp.167-175
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• 2020

최근 공유 경제가 활성화 되면서, 자전거 분야에서도 공유 자전거 서비스가 큰 인기를 끌고 있다. 공유 자전거 서비스는 환경 오염을 줄이고, 저렴한 가격에 자전거를 빌려 쓸 수 있다는 특징이 있다. 본 연구에서는 공유 자전거 서비스 환경에서 지속 사용 의도 형성 메커니즘에 대해서 살펴보고자 하였다. 지속 사용 의도의 주요 선행 요인으로 지각된 가치와 제공 업체에 대한 신뢰를 고려하였다. 그리고 지각된 유용성, 지각된 이용 편리성, 지각된 즐거움이 지각된 가치와 제공 업체에 대한 신뢰에 미치는 영향도 살펴보았다. 본 연구 모형은 중국에서 공유 자전거 서비스를 이용한 271명을 대상으로 검증하였다. 지각된 가치와 제공 업체에 대한 신뢰는 지속 사용 의도에 유의한 영향을 미쳤다. 지각된 유용성은 지각된 가치와 제공 업체에 대한 신뢰에 모두 유의한 영향을 미치지 않았다. 지각된 이용 편리성과 지각된 즐거움은 지각된 가치와 제공 업체에 대한 신뢰 모두 유의한 영향을 미쳤다. 본 연구 결과는 공유 자전거 서비스에 대한 학문 및 실무적 시사점을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권7호
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• pp.179-187
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• 2023

소비자 신뢰는 공유 경제 발전에 중요한 역할을 한다. 본 연구는 소비자 신뢰에 영향을 미치는 요인을 중점적으로 다루며, 중국의 자전거 공유 산업에서 선두였던 오포(OFO)의 사례를 살펴보았다. 본 논문은 오포의 내부 경영 문제와 거의 파산상태에 이르기까지 소비자 신뢰의 하락을 분석합니다. 2018년 12월부터 오포가 직면한 "환불의 어려움" 문제는 계속해서 커져 왔으며, 본 연구는 이 상황을 배경으로 신뢰/불신에 영향을 주는 영향 요인들을 살펴보았다. 제품 요인(품질), 플랫폼 요인(결제 보안, 개인 정보 보호, 명성), 사회적 요인(사회 규범, 정부 규제)을 독립변수로 고려하여 소비자 신뢰에 영향을 미치는 요인을 분석합니다. 분석 결과, 공유 자전거에 대한 소비자의 불신이 커지면 전환의도가 높아지며, 회사의 평판과 사회적규범은 신뢰와 불신에 모두 영향을 미치고, 정부규제는 신뢰에 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 연구 결과는 공유 경제 플랫폼에 시사하는 바가 있으며 향후 연구를 위한 지침을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.135-155
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• 2021

소셜미디어의 유형이 다양해지면서 소셜미디어를 활용하여 소비자의 구매 결정을 유도하기 위해서는, 소셜미디어에 대한 유형별 이해와 좀 더 세분화된 전략 도출이 필요하다. 본 연구에서는 소셜미디어를 표현형 소셜미디어와 관계 및 공유형 소셜미디어 두 가지 유형으로 분류하고, 소비자 구매 결정과 유형별 소셜미디어 언급량 간의 상호 영향력에 대해 살펴보았다. 구체적으로, 서울시 공유 자전거인 따릉이 데이터와 소셜미디어 상에서 해당 공유 자전거의 일별 언급량 데이터를 활용하였으며, 외생변수 벡터 자기회귀 모형(VARX)을 적용해서 실증적으로 검증하였다. 분석 결과, 표현형 소셜미디어 언급량 증가는 신규 가입과 대여 건수 모두에 긍정적인 영향을 주는 반면, 관계 및 공유형 소셜미디어는 공유 자전거의 신규 가입에는 오히려 부정적인 영향을 주고 대여 건수 증가에는 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한, 신규 가입자는 두 유형의 소셜미디어 내 제품 언급량 증가에 긍정적인 영향을 끼치는 반면, 대여 건수는 유형에 상관없이 소셜미디어 내의 제품 언급량에 유의미한 영향을 미치지 못했다. 본 연구의 결과는 신규 가입과 구매를 유도하기 위한 세분화된 유형별 소셜미디어 전략 도출에 활용될 수 있으며, 최근 급성장하고 있는 공유 경제 산업 내의 소셜미디어 마케팅 전략 수립에도 유용한 이론적, 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.

• 한국인공지능학회지
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• 제10권1호
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• pp.9-14
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• 2022

The demand for public bicycles operated by the Seoul Metropolitan Government is increasing every year. The size of the Seoul public bicycle project, which first started with about 5,600 units, increased to 3,7500 units as of September 2021, and the number of members is also increasing every year. However, as the size of the project grows, excessive budget spending and deficit problems are emerging for public bicycle projects, and new bicycles, rental office costs, and bicycle maintenance costs are blamed for the deficit. In this paper, the Azure Machine Learning Studio program and the Boosted Decision Tree Regression technique are used to predict the number of public bicycle rental over environmental factors and time. Predicted results it was confirmed that the demand for public bicycles was high in the season except for winter, and the demand for public bicycles was the highest at 6 p.m. In addition, in this paper compare four additional regression algorithms in addition to the Boosted Decision Tree Regression algorithm to measure algorithm performance. The results showed high accuracy in the order of the First Boosted Decision Tree Regression Algorithm (0.878802), second Decision Forest Regression (0.838232), third Poison Regression (0.62699), and fourth Linear Regression (0.618773). Based on these predictions, it is expected that more public bicycles will be placed at rental stations near public transportation to meet the growing demand for commuting hours and that more bicycles will be placed in rental stations in summer than winter and the life of bicycles can be extended in winter.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.14-25
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• 2021

코로나19 확산과 함께 정부 정책인 사회적 거리두기에 따라 지하철 및 버스 통행량은 감소하는 반면 공유자전거 및 개인형 교통수단 통행량은 증가하는 추세이다. 이 같은 현상에 대한 객관적인 해석과 특성을 파악하고 지하철과 공유자전거 통행량의 상관관계를 통계적으로 입증하는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 코로나19 확진자수와 지하철과 공유자전거 통행량의 대체비율간 상관관계를 살펴보았으며, 통계적 유의성은 크지 않은 것으로 분석되었다. 그러나 2020년 9월~12월의 서울시 코로나19 확진자수가 급격하게 증가하기 시작한 기간에는 서울시 코로나19 확진자수와 대체비율간 상관성을 보이는 것으로 나타났다. 이는 코로나19 확진자수가 일정규모이상 증가하면 공유자전거가 지하철의 대체교통수단으로서 역할이 확대됨을 의미한다. 또한 코로나 19에 대응 가능한 교통수단 운영 및 정책 수립의 방향성 제시가 가능할 것으로 기대된다.